深入理解LRU缓存淘汰算法（C#语言实战详解）

为什么选择 C# 实现 LRU？

C# 是 .NET 平台的核心语言，广泛应用于企业级应用、Web 后端和桌面程序开发。通过 C# 实现 LRU 缓存，不仅能加深对 .NET 内存管理 的理解，还能为实际项目提供高性能的本地缓存解决方案。

LRU 缓存设计思路

要高效实现 LRU，我们需要同时满足两个操作的时间复杂度为 O(1)：

• 获取（Get）：根据 key 获取 value，并将该 key 标记为“最近使用”
• 插入（Put）：插入新的 key-value 对，若缓存已满，则淘汰最久未使用的 key

为此，我们通常结合 哈希表（Dictionary） 和 双向链表（LinkedList） 来实现：

• 哈希表用于 O(1) 查找 key 对应的节点
• 双向链表维护访问顺序：链表头部是最新的，尾部是最旧的

C# 实现 LRU 缓存

下面是一个完整的 LRU 缓存类实现：

using System;using System.Collections.Generic;public class LRUCache<TKey, TValue>{    private readonly int _capacity;    private readonly Dictionary<TKey, LinkedListNode<KeyValuePair<TKey, TValue>>> _cache;    private readonly LinkedList<KeyValuePair<TKey, TValue>> _lruList;    public LRUCache(int capacity)    {        _capacity = capacity;        _cache = new Dictionary<TKey, LinkedListNode<KeyValuePair<TKey, TValue>>>();        _lruList = new LinkedList<KeyValuePair<TKey, TValue>>();    }    public TValue Get(TKey key)    {        if (!_cache.TryGetValue(key, out var node))        {            throw new KeyNotFoundException($"Key {key} not found in cache.");        }        // 将该节点移到链表头部（表示最近使用）        _lruList.Remove(node);        _lruList.AddFirst(node);        return node.Value.Value;    }    public void Put(TKey key, TValue value)    {        if (_cache.TryGetValue(key, out var existingNode))        {            // 更新值并移到头部            existingNode.Value = new KeyValuePair<TKey, TValue>(key, value);            _lruList.Remove(existingNode);            _lruList.AddFirst(existingNode);        }        else        {            if (_cache.Count >= _capacity)            {                // 缓存已满，移除尾部（最久未使用）                var last = _lruList.Last;                _lruList.RemoveLast();                _cache.Remove(last.Value.Key);            }            // 添加新节点到头部            var newNode = new LinkedListNode<KeyValuePair<TKey, TValue>>(                new KeyValuePair<TKey, TValue>(key, value));            _lruList.AddFirst(newNode);            _cache[key] = newNode;        }    }}  

如何使用这个 LRU 缓存？

下面是一个简单的使用示例：

class Program{    static void Main()    {        var cache = new LRUCache<string, int>(2); // 容量为2        cache.Put("a", 1);        cache.Put("b", 2);        Console.WriteLine(cache.Get("a")); // 输出 1        cache.Put("c", 3); // 此时 "b" 被淘汰        // cache.Get("b"); // 会抛出异常        Console.WriteLine(cache.Get("c")); // 输出 3    }}  

总结与 SEO 关键词回顾

通过本文，你已经掌握了 LRU缓存算法 的原理，并学会了如何在 C# 中高效实现它。这种实现方式兼顾了性能与可读性，适用于各种需要本地缓存的场景。

记住我们的四个核心 SEO关键词：

• LRU缓存算法：本文讲解的核心算法
• C#实现LRU：使用 C# 语言完成的具体编码实践
• 缓存淘汰策略：LRU 属于这一大类技术方案
• .NET内存管理：LRU 缓存有助于优化 .NET 应用的内存使用

希望这篇教程能帮助你构建更高效、更智能的应用程序！如果你有任何问题，欢迎在评论区留言交流。